Mathematical Modelling in Animal Nutrition

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出版者:
作者:Kebreab, Ermias 编
出品人:
页数:574
译者:
出版时间:
价格:$ 259.90
装帧:
isbn号码:9781845933548
丛书系列:
图书标签:
  • 动物营养
  • 数学建模
  • 营养模型
  • 动物科学
  • 生物统计
  • 优化
  • 模型构建
  • 数据分析
  • 家畜营养
  • 精准营养
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具体描述

Mathematical modelling is increasingly applicable to the practical sciences. Here, mathematical approaches are applied to the study of mechanisms of digestion and metabolism in primary animal species. Farmed animals - ruminants, pigs, poultry and fish are comprehensively covered, as well as sections on companion animals. Common themes between species, such as energy and amino acid metabolism, are explored with a worldwide approach. Leading researchers from around the world have contributed to France and Kebreab's volume to provide an integrated approach to mathematical modelling in animal nutrition.

《动物营养学中的数学建模》 在快速发展的动物营养学领域,精确的预测和量化是至关重要的。无论是优化饲料配方以提高生产性能,还是理解营养素在动物体内的代谢过程,亦或是评估环境因素对动物健康的影响,都需要一套科学严谨的工具来支持决策。本书《动物营养学中的数学建模》便应运而生,它是一部专注于将数学建模的强大力量应用于动物营养学研究的权威指南。 本书并非仅仅是一本理论的堆砌,而是为研究者、学生以及希望在实践中运用量化方法的专业人士提供了一条清晰的学习路径。我们深入浅出地剖析了动物营养学的核心概念,并逐一展示了如何运用不同的数学工具和建模技术来解决实际问题。 本书内容涵盖但不限于以下关键领域: 基础数学与统计学回顾: 在进入复杂的建模技术之前,本书首先为读者梳理了动物营养学研究所必需的数学基础知识,包括代数、微积分、概率论以及统计推断。这些基础将帮助读者更好地理解后续的建模方法,并能自信地运用统计工具进行数据分析和结果解释。 动物营养模型构建基础: 我们详细介绍了构建动物营养模型的基本原则和步骤。从明确研究目标、定义模型变量、选择合适的数学形式,到模型校准、验证和敏感性分析,本书提供了一个系统性的框架。读者将学会如何将生物学原理转化为数学方程,并理解不同模型类型的适用性。 饲料配方优化模型: 饲料配方是动物营养学的核心环节。本书将深入探讨如何运用线性规划、非线性规划以及更高级的优化算法来设计最优的饲料配方。我们将分析各种营养素的限制因素,考虑成本效益,并展示如何构建能够最大化生产性能(如生长速度、产奶量、产蛋率)或最小化生产成本的模型。通过案例研究,读者将学习如何处理多重约束条件,以及如何将动物的生长阶段、生理状态等因素纳入模型考量。 动物生长模型: 动物的生长是一个复杂的生理过程,受到遗传、营养、环境等多种因素的影响。本书将介绍描述动物生长曲线的经典模型,如Logistic模型、Gompertz模型等,并探讨如何对其进行改进,以更精确地反映特定品种、饲养条件下动物的生长发育轨迹。我们将讨论如何利用模型预测不同饲料方案下的生长性能,以及评估营养素对生长速率的影响。 营养素消化吸收与代谢模型: 理解营养素在动物体内的消化、吸收和代谢是优化营养供给的关键。本书将介绍用于模拟蛋白质、碳水化合物、脂肪、维生素和矿物质在消化道内的转化和吸收过程的模型。我们将深入探讨氮平衡、能量平衡以及关键代谢途径的建模方法,帮助读者理解营养素的生物学效应,并预测其在动物体内的利用效率。 环境因素与动物健康模型: 动物的生产性能和健康状况与环境因素息息相关。本书将探讨如何将温度、湿度、通风等环境参数纳入营养模型。我们将介绍用于评估环境胁迫对动物营养需求和代谢影响的模型,以及如何通过调整营养策略来减轻环境因素带来的负面效应。此外,对于一些常见的动物健康问题,本书也将介绍如何构建模型来分析营养因素在其中的作用。 模型评估与验证技术: 一个可靠的模型必须经过严格的评估和验证。本书将详细介绍模型性能的评估指标,如决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等,以及如何利用交叉验证、留一法等技术来评估模型的泛化能力。我们还将讨论如何将模型预测结果与实验数据进行对比,并进行敏感性分析,以确定模型中关键参数的影响力。 现代建模工具与软件应用: 为了帮助读者更好地实践,本书还将介绍一些常用的建模软件和编程语言,如MATLAB、R、Python等,并提供相关的建模示例。读者将学习如何利用这些工具实现模型的构建、仿真和可视化。 《动物营养学中的数学建模》不仅仅是一本介绍技术的方法论书籍,更是一次对动物营养学未来发展方向的探索。通过掌握本书所介绍的建模技术,研究者可以更有效地设计实验、分析数据,并得出更具说服力的结论。对于实践工作者而言,本书将赋能他们做出更科学、更经济的决策,从而提升动物生产效率,保障动物健康,并促进可持续的畜牧业发展。无论您是希望深入理解动物营养学背后的量化原理,还是渴望将前沿的建模技术应用于您的研究或实践,本书都将是您不可或缺的良师益友。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我是一名有着数年经验的动物饲料研发工程师,一直在寻找能够提升工作效率、优化产品性能的工具和方法。动物营养是一个极其复杂的系统,涉及基因、生理、环境等多种因素的相互作用,单凭经验往往难以达到最优解。我猜想《Mathematical Modelling in Animal Nutrition》这本书,或许能够为我们提供一套量化的思维方式和解决问题的工具。我期望书中能够涵盖不同饲料原料的营养价值评估模型,例如如何通过模型来预测玉米、豆粕等主要原料在不同加工方式下对动物的实际营养贡献。此外,对于不同年龄、品种、生产性能阶段的动物,其营养需求模型也是我非常感兴趣的部分。例如,针对不同泌乳阶段的奶牛,如何利用模型来精确计算其能量、蛋白质、矿物质和维生素的需求,并据此调整精料和粗料的比例,以确保奶牛健康,提升产奶量和奶品质。我也希望这本书能讨论如何将这些模型集成到饲料生产的软件系统中,实现自动化配方设计,从而减少人为误差,提高饲料生产的智能化水平。

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作为一名对动物行为和生理相互作用充满好奇的研究者,我一直试图理解营养因素是如何通过影响动物的生理状态,进而改变其行为模式的。《Mathematical Modelling in Animal Nutrition》这本书,如果能将数学建模的严谨性与动物科学的复杂性相结合,将会是一本令人兴奋的读物。我推测,书中可能会探讨如何构建模型来描述动物的能量需求与采食行为之间的关系,例如,当动物处于能量负平衡状态时,模型是否能够预测其采食量的增加,以及这种增加的幅度。我也希望书中能够深入研究营养因素如何影响动物的应激反应,并利用模型来量化不同营养物质(如某些氨基酸或维生素)在缓解应激方面的作用。更进一步,我期待书中能够涉及如何通过行为学指标(如活动水平、社交行为等)来反应该动物的营养状态,并尝试构建模型,将这些行为数据与能量代谢、免疫功能等生理指标关联起来,从而获得对动物整体健康状况更全面的理解。

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我是一名在某大型养殖企业负责技术管理的经理,我们企业拥有庞大的畜禽养殖规模,对饲养效率和成本控制有着极高的要求。在日常管理中,我们经常需要应对各种复杂的生产问题,例如如何应对季节性气候变化对动物采食量和生产性能的影响,或者如何评估和管理饲料中可能存在的霉菌毒素等有害物质对动物健康和生产性能的风险。我猜想《Mathematical Modelling in Animal Nutrition》这本书,或许能为我们提供一套科学的决策支持工具。我期待书中能提供关于如何构建和应用风险评估模型,例如针对特定区域、特定饲料批次的霉菌毒素暴露风险进行量化评估,并据此制定相应的预防和控制措施。同时,我也希望书中能探讨如何利用模型来优化饲料供应链管理,例如如何根据不同地区和时间的饲料成本变动,预测最优的采购策略,以降低整体饲料采购成本。另外,我也对如何利用模型来预测和管理动物疫病风险,从而减少因疫病造成的生产损失,抱有浓厚的兴趣。

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作为一名动物营养学的教师,我一直在努力寻找能够激发学生兴趣、拓宽学生视野的教学资源。数学建模在动物营养领域的应用,是引导学生从宏观视角理解营养机制、从微观层面分析问题的重要途径。《Mathematical Modelling in Animal Nutrition》这本书,如果能够以清晰易懂的方式呈现,无疑将是极具价值的教学辅助材料。我设想书中会从最基础的营养学概念出发,逐步引入相关的数学工具,比如线性方程组、微积分、统计学方法等,并解释它们是如何被应用于构建和求解营养模型。我希望书中能够包含一些能够引导学生动手实践的练习题,让他们能够亲身感受建模的过程,并学会分析模型结果的局限性。例如,在讲解能量代谢模型时,可以设置一个问题:如何通过改变饲料的能值和利用率,来预测动物体重的变化,并鼓励学生尝试用模型来模拟不同的饲喂方案,对比其效果。此外,我也希望这本书能够触及一些前沿的研究方向,比如利用机器学习和人工智能来预测动物对新型饲料添加剂的响应,或者评估饲料中抗营养因子对动物健康的影响。

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我是一名在校的动物营养学硕士研究生,最近在寻找一本能够系统梳理建模在动物营养领域应用的教材,希望借此机会加深对理论知识与实际操作的理解。了解到《Mathematical Modelling in Animal Nutrition》这本书,尽管我尚未深入研读,但从其书名来看,它无疑触及了我目前学习和研究的关键领域。我推测,这本书大概会详细介绍各种数学模型在预测动物生长、能量代谢、饲料转化效率等方面的应用。例如,在预测仔猪生长性能方面,可能会涉及基于日增重、饲料采食量和饲料转化率等关键指标构建的回归模型,甚至是更复杂的动力学模型。对于反刍动物,其能量和蛋白质的消化吸收模型,以及肠道微生物群落对营养物质代谢的影响,也很有可能是本书重点探讨的内容。我非常期待这本书能提供一些现成的模型框架,或者至少是构建模型的通用方法论,以便我能在自己的研究课题中加以借鉴和应用。同时,我也希望书中能够包含一些案例分析,展示这些模型是如何被成功应用于解决实际生产中的营养难题,比如如何根据不同生长阶段的动物需求,优化饲料配方,从而最大限度地提高生产效益,并减少环境污染。

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